Exploration of Evolving Quantum Key Distribution Network Architecture Using Model-Based Systems Engineering
本論文は、モデルベースシステム工学（特に直交変異モデリングとシステムモデリング言語）を活用して、量子計算の進展に伴う暗号化の脅威に対処し、将来の量子鍵配送ネットワークのアーキテクチャ進化を体系的に管理・実装するための変異駆動型フレームワークを提案するものである。
💻 Category
cs.ET
60 件の論文
Classification of Driver Behaviour Using External Observation Techniques for Autonomous Vehicles
この論文は、YOLO 物体検出モデルや車線推定アルゴリズムなどのコンピュータビジョン技術を用いて外部から車両を監視し、自動運転車向けに非接続車両の運転者の不注意や酩酊などの危険な運転行動をリアルタイムで分類する新規フレームワークを提案し、その有効性を検証したものである。
Predicting sampling advantage of stochastic Ising Machines for Quantum Simulations
本論文は、ニューラルネットワーク量子状態を用いた量子スピン系のシミュレーションにおいて、ハードウェア実装による大規模並列処理が、サンプリングの自己相関時間の増大を補って 100 倍から 1 万倍の高速化をもたらす可能性を、ハードウェアへの直接実装なしに予測する手法を提案し、その有効性を示したものである。
A systematic approach to answering the easy problems of consciousness based on an executable cognitive system
この論文は、カントの概念知識論に基づいて構築された実行可能な認知システムを用いて、意識の「易しい問題」を体系的に解明し、知覚・分類・反応・報告・情報統合の学習メカニズム、注意と意図的制御の感情・情報操作メカニズム、そして覚醒と夢睡眠の刺激源の違いを提案し、その妥当性をシステムの実演によって示しています。
Transversal AND in Quantum Codes
この論文は、可逆性が保証された三値量子ビット（qutrit）を用いて AND ゲートを横断的に実装する新しい量子誤り訂正符号を構築し、その背後にある対称的な回路分解と CSS 符号の関係を明らかにするとともに、混合量子ビット・三値量子ビット符号や魔状態蒸留などのプロトコルを提案しています。
ShieldBypass: On the Persistence of Impedance Leakage Beyond EM Shielding
本論文は、電磁シールドが放射エミッションを抑制しても、能動的な RF 探査によるインピーダンス変調バック散乱が実行依存挙動の漏洩を可能にするため、ハードウェアセキュリティ評価において能動的なインピーダンス探査の考慮が必要であることを示しています。
Spectral dynamics reservoir computing for high-speed hardware-efficient neuromorphic processing
本研究は、物理リザーバ計算の高性能化とハードウェア効率化の両立を可能にする「スペクトル動力学リザーバ計算（SDRC）」という新たなフレームワークを提案し、スピン波を用いた実験により、少数ノードでパリティチェックや音声認識などのタスクにおいて最先端レベルの性能を達成したことを報告しています。
Rethinking Reproducibility in the Classical (HPC)-Quantum Era: Toward Workflow-Centered Science
この論文は、古典的 HPC から量子コンピューティングへの移行期における再現性の危機を分析し、インフラと結果が融合する新たな課題に対応するため、プロセスと実装文脈の両方を記録する「ワークフロー中心」の科学的実践への転換を提唱しています。
Programmable superconducting neuron with intrinsic in-memory computation and dual-timescale plasticity for ultra-efficient neuromorphic computing
本研究は、超電導回路において計算・記憶・可塑性を統合し、ピコ秒から 1 万秒を超える二重時間スケールの可塑性と 45GHz の超高速動作を実現するプログラム可能なジョセフソン接合ニューロンを開発し、次世代の超高効率ニューロモルフィック計算への道を開いたことを報告しています。
Design and Analysis of an Improved Constrained Hypercube Mixer in Quantum Approximate Optimization Algorithm
本論文は、制約付き組合せ最適化問題に対する QAOA のノイズ耐性を向上させるため、線形関数で定義される広範な問題クラスにおいてゲート数を削減する改良された制約付きハイパーキューブミキサーを提案し、その有効性を解析的・数値的に実証したものである。
Requirements on bit resolution in optical Ising machine implementations
数値シミュレーションに基づき、光学イジングマシンの性能に及ぼす変調器のビット分解能の影響を調査した結果、8 ビットで十分であることが示されたが、1 ビット分解能を用いることで逆にすべてのベンチマーク問題において性能が大幅に向上することが発見された。
Adaptive Quantized Planetary Crater Detection System for Autonomous Space Exploration
本論文は、宇宙探査機の厳しい計算リソース制約下でリアルタイムなクレーター検出を可能にするため、低精度量子化ニューラルネットワークと適応的多センサー融合を統合した「適応量子化惑星クレーター検出システム（AQ-PCDSys）」のアーキテクチャと数学的根拠を提案する概念論文である。
Distributed Quantum Computing with Fan-Out Operations and Qudits: the Case of Distributed Global Gates
本論文は、GHZ 状態などの多粒子エンタングルメント資源と 4 次元のクビット（qudits）を活用して、分散量子コンピューティングにおける「グローバルゲート」の実装効率を向上させ、量子回路の圧縮や将来の量子データセンター設計への示唆を与えることを検討しています。
Forward-only learning in memristor arrays with month-scale stability
本研究は、標準的な HfOx/Ti メモリスタアレイを用いて、単一パルスによる低エネルギーかつ長期安定なリセット更新と前方のみ学習アルゴリズムを組み合わせることで、バックプロパゲーションに匹敵する高精度を維持しつつ、エッジAI 向けのオンチップ学習を実現したことを示しています。
Restoring Sparsity in Potts Machines via Mean-Field Constraints
本論文は、制約条件に起因する結合の高密度化という課題に対し、多状態確率ビット（p-dit）の導入と平均場制約（MFC）という 2 つのアプローチを提案し、FPGA 実装による大幅な高速化を実現することで、制約付き最適化問題の確率ハードウェアへのスケーリング可能性を示しています。
Human-Certified Module Repositories for the AI Age
本論文は、AI 支援開発の時代における信頼性の高いソフトウェア構築のために、人間の監督と自動分析を融合し、モジュールの認証とプロヴェナンスを確立する新たなアーキテクチャモデル「人間認証モジュールリポジトリ（HCMR）」を提案するものである。
Causal Learning Should Embrace the Wisdom of the Crowd
この論文は、個々の人間や LLM エージェントが持つ断片的な因果知識を、大規模なクラウドソーシングや対話型知識抽出、堅牢な集約手法、そして LLM によるシミュレーションを統合した新しいパラダイムを通じて統合し、単独では達成不可能な大規模な因果構造（DAG）の復元を可能にする包括的な研究枠組みを提案するものである。
Joint Hardware-Workload Co-Optimization for In-Memory Computing Accelerators
この論文は、単一のワークロードに特化する既存手法の限界を克服し、複数のニューラルネットワークを効率的にサポートする汎用的なインメモリコンピューティングアクセラレータを設計するために、最適化された進化アルゴリズムを用いたハードウェアとワークロードの共同最適化フレームワークを提案し、エネルギー遅延面積積（EDAP）を最大 95.5% 削減できることを示しています。
Boundaries of Acceptable Defectiveness: Redefining Surface Code Robustness under Heterogeneous Noise
本論文は、STIM を用いたシミュレーションにより、表面符号における個々の量子ビットの欠陥やノイズの不均一性が論理誤り率に与える影響を分析し、特定の条件下では欠陥量子ビットを除去せずとも論理計算を維持可能であることを示し、許容可能な欠陥の限界（BADs）を定義することで、均一なノイズモデルに依存しない現実的なハードウェア設計指針の確立に貢献しています。
Fast and memory-efficient classical simulation of quantum machine learning via forward and backward gate fusion
本論文は、量子機械学習の古典シミュレーションにおいて、フォワードおよびバックワードパスでのゲート融合によりメモリアクセスを最小化し、最大 30 倍の処理速度向上と大規模モデルのメモリ効率的な学習を実現する手法を提案する。